9783030830977 - machine learning with quantum computers di schuld, maria; petruccione, francesco (20 risultati)
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Editore: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
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Hardback. Condizione: New. Second Edition 2021. This book offers an introduction into quantum machine learning research, covering approaches that range from "near-term" to fault-tolerant quantum machine learning algorithms, and from theoretical to practical techniques that help us understand how quantum computers can learn from…data. Among the topics discussed are parameterized quantum circuits, hybrid optimization, data encoding, quantum feature maps and kernel methods, quantum learning theory, as well as quantum neural networks. The book aims at an audience of computer scientists and physicists at the graduate level onwards. The second edition extends the material beyond supervised learning and puts a special focus on the developments in near-term quantum machine learning seen over the past few years.
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Editore: Springer International Publishing, 2021
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers an introduction into quantum machine learning research,covering approaches that range from 'near-term'to fault-tolerant quantum machine learning algorithms, and from theoretical to practical techniques that help us understand how quantum… computers can learn from data. Among the topics discussed are parameterizedquantum circuits, hybrid optimization, data encoding, quantum feature maps and kernel methods, quantum learning theory, as well as quantum neural networks.The book aimsat an audience of computer scientists and physicists at the graduate level onwards.The second edition extends the material beyond supervised learning and puts a special focus on the developments in near-term quantum machine learning seen over the past few years.
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Editore: Springer Nature, 2021
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Hardcover. Condizione: Brand New. 2nd edition. 326 pages. 9.25x6.10x0.91 inches. In Stock.
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Editore: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
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Hardback. Condizione: New. Second Edition 2021.
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Editore: Springer, 2021
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Editore: Springer International Publishing Okt 2021, 2021
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers an introduction into quantum machine learning research,covering approaches that range from 'near-term'to fault-tolerant quantum machine learning algorithms, and from theoretical to practical techniques that help us unders…tand how quantum computers can learn from data. Among the topics discussed are parameterizedquantum circuits, hybrid optimization, data encoding, quantum feature maps and kernel methods, quantum learning theory, as well as quantum neural networks.The book aimsat an audience of computer scientists and physicists at the graduate level onwards.The second edition extends the material beyond supervised learning and puts a special focus on the developments in near-term quantum machine learning seen over the past few years. 328 pp. Englisch.
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Editore: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book offers an introduction into quantum machine learning research, covering approaches that range from near-term to fault-tolerant quantum machine learning algorithms, and from theoretical to practical techniqu…es that help us understand how quantum .
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Editore: Springer, Palgrave Macmillan Okt 2021, 2021
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book offers an introduction into quantum machine learning research, covering approaches that range from 'near-term' to fault-tolerant quantum machine learning algorithms, and from theoretical to practical techniques that help us understa…nd how quantum computers can learn from data. Among the topics discussed are parameterized quantum circuits, hybrid optimization, data encoding, quantum feature maps and kernel methods, quantum learning theory, as well as quantum neural networks. The book aims at an audience of computer scientists and physicists at the graduate level onwards.The second edition extends the material beyond supervised learning and puts a special focus on the developments in near-term quantum machine learning seen over the past few years.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 328 pp. Englisch.
